监测采样间隔对土壤墒情预测模型性能的影响

【目的】为了实现准确的农田土壤墒情预测,以茶园不同深度的土壤墒情为对象,对不同的监测采样间隔下的多种茶园土壤墒情预测模型进行了对比研究.【方法】经相关性分析,确定了时段初始湿度、光照、空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤电导率和降雨量7种影响因子,对土壤墒情分别建立了多元二次回归、BP神经网络和LSTM深度学习模型.研究了10、30、60、90、120 min等不同监测采样间隔下土壤墒情的预测精度,同时对3种模型的预测结果进行了对比分析.【结果】LSTM深度学习模型的平均相对误差为0.399%,在3种模型中最小.多元二次回归模型的预测误差随着采样间隔的增大而增大,BP神经网络与LSTM深度学习模型在采样间隔为30 min时预测误差最小,平均相对误差<0.5%.研究认为,最合适的监测采样间隔为30 min,且LSTM深度学习模型具有稳定性好、精度高的特点,适用于土壤墒情预测.【结论】本研究结果为土壤墒情监测采样间隔的设定和建模方法的运用提供依据,对土壤墒情预测模型的研究和应用具有重要意义.     

思南县土壤墒情监测

开展土壤墒情监测可为农业结构调整和重要农事活动提供科学指导,是发展旱作节水农业的一项基础性工作。农田土壤墒情监测点一般设立在作物集中连片、种植模式相对一致的地块,采用统一编号,配备便携式监测仪器进行监测,每月10日、25日进行调查监测。2012年,思南县全年共监测17次,墒情监测结果为"过湿"的占多数,其次为"适宜","不足"仅1次,与本县同期降雨量一致。     

基于改进K-medoids算法的土壤墒情传感器布局优化

针对茶园土壤墒情传感器布局中传感器数量过多、数据冗余度过大的问题,采用改进的K-medoids方法,优化茶园土壤墒情传感器使用数量及部署位置。在保证茶园传感网络全覆盖的基础上,实时采集各传感节点数据;构造各传感器在不同天气条件下的时间序列数据,并运用三次样条插值法拟合成连续函数;应用谱排直法定义新的时间序列数据的距离函数替换K-medoids中的欧氏距离,将聚类中心作为最终的传感器布点;随机选取位置并采集土壤相对含水率以验证聚类中心作为传感器布点的代表性。采用改进前和改进后的K-medoids方法对2018-07—2018-08（试验Ⅰ）和2020-12（试验Ⅱ）采集的土壤墒情数据进行聚类。结果表明：1）改进的K-medoids将32个传感器减少到4个,改进前后簇中心墒情值与簇均值的相对偏差,试验Ⅰ由2.85%降到1.91%,试验Ⅱ由2.01%降到1.43%;2）改进K-medoids所得聚类中心相对含水率与试验区域平均值相近,相对偏差小于2%;3）以改进的K-medoids算法所得聚类中心作为起点的布点路径长度为82.4m,使用8个传感器,优于改进前的106.5m和10个传感器。基于...     

河南省土壤墒情监测站网规划布局研究

在抗旱规划的基础上,结合河南省抗旱规划的原则、目标,综合考虑土壤墒情监测站点的布设,在优先考虑河南省粮食核心区以及旱灾易发区的原则上,对研究区域进行站网分区,依据各区域特点采取不同的建站原则,提出了河南省土壤墒情监测站点的初步规划方案。     

土壤墒情与旱情监测

1.为抗旱对策的制定提供依据 通过农田土壤墒情与旱情监测,可以给政府职能部门提供有效的基础数据与信息,为农业生产的结构凋整、宏观决策、引导和组织工作提供有力的科学依据和技术支撑.根据以往我国北方地区的气候特点,降水资源不足、降水分布不均、旱灾频繁、部分地区由春早、秋旱发展为连年旱灾的情况,由此各地区政府主管部门就可以根据不同年景的旱灾情况作出判断,调整农业生产的布局问题.     

土壤墒情与旱情监测

1.为抗旱对策的制定提供依据通过农田土壤墒情与旱情监测,可以给政府职能部门提供有效的基础数据与信息,为农业生产的结构凋整、宏观决策、引导和组织工作提供有力的科学依据和技术支撑。根据以往我国北方地区的气候特点,降水资源不足、降水分布不     

永靖县土壤墒情监测初报

甘肃省陇中黄土丘陵沟壑区早作农业示范项目,2003年开始在我县实施。按照项目实施方案的部署和要求,我县在东西山区陈并镇大岭村和杨塔乡徐湾村各建立了土壤墒情检测点一个,并于同期全面开展工作。一年来,较为系统、详细地对重点示范区的土壤墒情变化情况进行了科学有序的长期定位监洲记载和分析。为农业节水技术和抗旱减灾增效技术的研究和集成,乃至全县及周边地区的早作农业的持续稳定发展,提供了周年土壤墒情变化参数。现将土壤墒情变化规律及监测工作报告如下:     

宁夏土壤墒情监测的应用研究

介绍了宁夏土壤墒情监测点的分布情况及土壤墒情监测的主要工作,由监测结果进一步掌握了各区域主要种植作物的需水规律,同时对2011—2013年不同区域墒情监测数据进行了对比分析,总结了宁夏土壤墒情的变化特点,提出了下一步工作建议,为更好地指导旱作农业发展、科学种田、高效用水提供科学依据。     

镇赉县土壤墒情与温度监测研究

土壤墒情与旱情监测工作是抗旱减灾和旱作节水农业技术推广的基础。通过对吉林省镇赉县不同深度及不同监测地点的土壤墒情温度进行监测与分析,结果表明,镇赉县各时期平均含水量在6.3%～18.8%,全年普遍较旱,土壤含水量均在15%以下;春季土壤温度上升较快,但期间有较大幅度波动,平均土温差距较为明显。为镇赉县土壤墒情合理优化提供科学依据。     

河套灌区土壤墒情监测系统设计

针对河套地区土壤墒情利用嵌入式系统实现灌区土壤墒情的监测。以S5PV210为硬件平台完成数据采集、数据显示和数据通信,嵌入式Linux作为操作系统设计并实现了服务器与客户端网页之间的交互,可以通过网页查询的方式对前端采集的数据进行监测。     

新乡市建立土壤墒情监测网络

根据农业部和省土肥站“关于开展秋季测土配方施肥高产创建示范方案”的具体要求，方城县在县赵河镇玉米集中产区的栗园、东吴坝、西吴坝等13个行政村共安排1667hm^2夏玉米连片测土配方施肥高产创建示范片，品种为郑单958。9月16～18日经过市、县两级专家实地测产。平均667m^2产量达645．6kg。     

临夏市玉米田土壤墒情监测浅析

选择临夏市不同土壤类型的玉米田,建立10个土壤墒情监测固定点,定期对各监测点0~20 cm、20~40 cm土层土壤墒情进行测定。结果表明,土壤墒情的变化规律与自然降水量、地区气温变化、作物的生长期及生长规律密切相关。土壤墒情总体上随降水量的增多而增加,土壤体积含水量的变化与本区域的降水规律相吻合。不同时期各监测点20~40 cm土层土壤体积含水量高于0~20 cm土层。     

吉林省土壤墒情监测现状浅析

本文通过对吉林省土壤墒情监测工作现状及存在的主要问题分析,提出了解决问题的根本途径和办法。对开展全省土壤墒情监测、为政府指挥抗旱提供技术支撑将起到促进作用。     

天津市土壤墒情监测与预警系统

正天津市土壤肥料工作站、沈阳市巍图农业科技有限公司共同开发的"天津市土壤墒情监测与预警系统"近日上线运行。网址http://sqjc.tjtfs.cn/系统由田间监测终端(包括常规监测站、自动监测标准站、自动监测     

富源县土壤墒情监测与分析

文章对富源县农田土壤墒情进行了监测分析，监测点设在作物集中连片、种植模式相对一致的地块，采用统一编号，配备便携式监测仪器进行监测，每月10日、25日进行调查监测。2013年，富源县全年共监测21次，墒情监测结果为“适宜”的占多数，其次为“不足”，“过多”仅1次。     

秦安县旱作区土壤墒情监测初报

干旱是制约渭北旱作区农业生产的重要因素。在秦安县不同生态区域建立了土壤墒情监测站点,对其土壤墒情的动态监测分析。结果表明,秦安县乃至渭北同类旱作农业区1—4月份降水量较小,蒸发量大,土壤墒情差;7—10月份随降水的增加,土壤墒情明显好转。     

秦安县土壤墒情监测工作浅析

为更好地指导农业生产,为农民增收做好服务,秦安县农技中心于2008年对该县的土壤墒情进行了检测,以下就检测结果做一总结。     

安顺市西秀区旱地土壤墒情监测

为探明安顺市西秀区旱作黄壤区土壤墒情状况,2017年在西秀区大西桥镇小寨村设置4个固定采样点,采集0～10厘米、10～20厘米、20～40厘米、40～60厘米土层监测土壤墒情。结果表明:4个采样点的土壤水分含量测量值能真实表达样方的土壤墒情,0～60厘米土壤水分含量为32.4%～42.7%,平均38.5%,总体适宜农作物生长。     

土壤墒情自动化监测及应用

介绍了"德州市气象局土壤墒情信息综合处理系统"的系统内容,从数据收集与处理、图表生成、土壤墒情信息发布等方面介绍了其软件功能的实现,以期促进德州市干旱监测工作的开展。     

土壤墒情自动监测精度探讨

我国是一个水旱灾害严重的国家,在洪涝灾害严重时积水易堆积在土层和路面之上,无法完全渗透到土壤中;干旱时期,土壤中的水分快速蒸发,导致土壤中的含水量不断减少,这种现象也被称之为土壤墒情。土壤墒情不仅能反映当地的旱情信息,同时其对种植在土壤之上的农作物生长也具有重要的影响,加强对土壤墒情监测,有助于及时获取土壤墒情的准确信息和相关数据,从而合理调整农业结构,做好相应的给水措施,从而实现农业水资源的合理利用和促进农业经济的发展。